Herramientas para la Investigación Científica
Plan experimental (PLEX)
Flavio Lozano-Isla \(^{1*}\)
\(^{1}\) Agr. MSc, E-mail: flavjack@gmail.com
25 Ene. 2020 20:33:41
1 Introducción
Antes de iniciar a leer este manuscrito, si tienes alguna duda o sugerencia no dejes de escribir a mi correo: flavjack@gmail.com. Disculpen por los errores ortográficos, los cuales ire corrigiendo a medida que vaya avanzando el documento, primero deseo que la ideas fluyan. Mencionar tambien que lo estoy escribiendo por la consola en R por lo que no es fácil de acceder al corrector ortográfico :), gracias por su comprension. Voy asustituir la “Ñ” por la “NH” por que los teclados alemanes no posee esa caracter xD.
Me interesé en escribir el presente manual por 2 razones. i) Para guiar a estudiantes o profesionales en como planear un proyecto de investigación de una manera facil y rápida. ii) Mientras escribia mi proyecto de doctorado y organizaba la información de los experimentos de varios años, me pasé dias ordenando bases de datos que diversos estudiantes ayudaron a colectar, y más que organizar, parece que estaria tratano de descifrar jeroglíficos, ya que al parecer, solo él que escribió sabe lo que significa, lo que consume mucho tiempo y es cansativo. Entonces decidí darme una pausa y escribir.
Con frecuencia estudiantes me escriben ya que tienen dudas para iniciar su proyecto de investigación o dar forma a un idea, algunos me hacen muchas preguntas y afirmaciones, tales como: Cómo planteo mi proyecto de investigación?, Qué tipo de análisis debo usar?, mi asesor no tiene tiempo para ayudarme, no se como iniciar mi trabajo, estoy perdido ingeniero, etc… y la verdad me gustaria apoyarlos de forma personalizada a cada uno de ellos y muchas veces no cuento con el tiempo suficiente para hacerlo, entonces emprendí la idea de hacer este manual que puede servir de guía a los que por primera vez esten desarrollando un proyecto de investigación o algunas recomendaciones para los que ya tiene experiencia.
Uno de mis mentores al cual recuerdo siempre el Ing. Raúl Eyzaguirre me dijo en algun momento: “El proceso de investigación tiene muchos errores (horrores xD) durante su ejecución, pero mismo así la ciencia siempre avanza.” ironizando la forma en como muchos investigadores hacen ciencia y los problemas que tienen que resolver los que analizan la información al final de las investigaciones. O cuando algun investigador venia con una base de datos su oficina y le decia “Por favor, haz todo los analisis necesario para este trabajo” sin si quiera saber ellos mismo cual es la interrogante o hipotesis que desean responder con su investigación, cosa que es muy comun entre muchos investigadores, que emprender algo sin tener una idea clara de lo que estan buscando y tienen la esperanza de encontrar algo en el camino, lo que mi asesor de doctorado lo llamo: “fishing expedition” (Una investigación realizada con la esperanza, aunque no con el propósito declarado, de descubrir alguna información). O como cuando escuché por ahí “Traer un trabajo de investigación culminado es como traer un cadaver, lo unico que puedo hacer es la autopsia y decirte que fue lo que sucedió” lo que hace referencia a que muchas veces emprendemos una investigación sin saber el objetivo del trabajo, por lo que no es recomendable iniciar una trabajo investigación sin tener una idea clara de lo que deseamos encontrar o responder con nuestro trabajo lo que puede llevar a la perdida de tiempo y recursos.
Ser investigador es un trabajo basado en la disciplina, perseverancia y la mejora continua que se va ganando con el tiempo y la experiencia y muchas veces se logra a base de prueba y error (horrores tambien xD), así que no te sientas aturdido o decepcionados si recien estas comenzando… recuerda que para que un arbol sea grande y fuerte en algun momento fue un pequenho retonho que tuvo que luchar contra muchas condiciones adversas… Trataré en este documento ser lo mas breve y conciso para no ser cansativo con los que deseen leer el manual.
A traves de este documento tengo planeado mostrarles (ire escribiendo poco a poco): i) Como plantear una idea de investigación, ii) Como hacer un libro de campo para coletar la información, iii) El uso de herramientas para la colecta de datos, iv) Como redactar un documento técnico científico (tesis/artículo). Tambien ire inclueyendo material como videos y links de documentos para ayudar en la explicación del desarrollo de las actividades de una manera más rápida y eficiente.
La idea general de este manul se basó en el documento que mi asesor del doctorado compartió en algun comento conmigo (Kamoun, 2013) el cual me parecio muy interesante y en referencia a este documento, lo traducí al espanhol, hice modificaciones y lo amplié de acuerdo a mi experiencia para ayudar los estudiantes que trabajan conmigo en Perú. Este documento es una recomendación para el planeamiento y manejo de un trabajo de investigación y puede servir como base para el desarrollo de una idea experimental. Esta guía pretende ayudar a nuevos investigadores a como generar su proyecto de investigación y organizar su información de manera adecuada donde cualquier otra persona envuelta en el trabajo pueda entender, siempre con la concepcion de que un trabajo de investigación muchas veces es un trabajo en equipo.
Espero que este pequenho manual sea de gran utilidad para los que lo lean y el autor esta dispuesto a recibir todo tipo de criticas (destructivas y constructivas), ya que la crítica es la base de la mejora continua :).
2 Estructura del plan experimental
Para iniciar con la formulación de la idea de trabajo, inicialmente no es necesario incluir referencias bibliográficas y puede ser escrita con tus propias palabras para faciltar que fluyan las ideas. A medida que la idea se va tornando más estructurada se puede ir incluyendo referencias para sustentarlas. Para estructurar la idea de un plan experimental o trabajo de investigación se sugiere que debe contener como mínimo la siguiente estrúctura.
2.1 Idea
Todo trabajo de investigación inicía con una idea o interregontante a un problema o pregunta que se desea resolver y esa es la base para dar inicio a una investigación.
2.2 Meta
El objetivo principal del trabajo, debe ser escrita como un título provisional de la investigación. Conteniendo la mayor cantidad de informacion posible en la oración.
2.3 Hipótesis
Es la pregunta de investigación escrita en un parrafo, la cual debe ser redactada como una pregunta o como una afirmación a la idea que se desea proponer.
2.4 Fundamento
Escribir los fundamento o razones lógicas para sustentar la idea. Posteriormente se puede adicionar información de documentos o artículos cientificos en forma de citas bibliográficas que ayuden a fundamentar la hipotesis o preguntas de investigación.
2.5 Objetivos
Las acciones que se llevaran acabo para el cumplimiento de la meta. Deber ser escrita en forma de acción. (ie. Se evaluará…, Se estimará…, Se realizaran…, etc)
2.6 Plan
Un bosquejo de la metodología de como se llevará acabo el trabajo de investigación. Esto será la base para el desarrollo de los Materiales y Métodos que encontramos en los trabajo de investigación.
Proyecto de investigación
Luego del desarrollo de los puntos mencionados en la estructura del plan experimental, se tendra una idea de como se construirá el flujo de trabajo lo que puede posteriormente plasmarse en un proyecto de investigación para un trabajo de tesis o artículo científico.
2.7 Plex :: Caso de la vida real!
Para ejemplificar todo lo que estamos desarrollando en este manual vamos usar un trabajo que presenté como una publicación para la revista científica “Peruvian Journal of Agronomy” de la Universidad Agraria la Molina (Lozano-Isla et al., 2017).
3 Diseño experimental
En esta sección se utilizará algunas terminologías en ingles, asi que si tienes algunas dudas puedes usar el traductor, recuerda que si deseas ser un investigador por lo menos debes manejar algunos términos básicos en ingles y mejor si puedes aprenderlo, esto te ayudará a tener a la mano mucha información reciente.
El planeamineto de un experimento es parte crucial para definir el éxito de un trabajo de investigación, mismo que se realice un plan de trabajo no nos asegura el éxito del trabajo ya que acontencen diferentes imprevistos pero al menos podemos recudir la incertidumbre y no estar a la dereiva durante su ejecución. Para ayudar a la reducción de la incertidumbre introduciremos el termino fieldbook que significa “libro de campo” es donde organizaremos toda la información de nuestra investigación, y sera desarrollada en una hoja de calculo virtual, la cual contendrá una pestanha con los datos mínimos o información de nuestro trabajo de investigación y los datos colectados, de esta manera ahorrar tiempo en el procesamiento y análisis de los datos, ya que muchas veces no son los análisis los que consume el tiempo del investigador, si no la identificación y reorganizacion de los datos.
Muchas veces organizamos los información de manera que es más facil para nuestra comprension “humana”, lo que al final genera problemas ya que debemos reorganizarla debido a que las computadoras presentan una estructura especial para leer y analizar los datos.
3.1 Libro de campo “Fieldbook”
Para esta sección haremos uso de hojas cálculo, y por experiencia propia les recomiendo dejar de usar excel para colectar los datos de experimentos, en este caso es mejor hacer uso de las hojas de cálculo virtuales de google, ya que presentan algunas ventajas que enumeraré a continuación:
- Permite manejar y visualizar el historial de cambio durante la colecta de datos.
- Permite guardar diferentes versiones del documento en una misma línea de tiempo.
- Se puede trabar en forma grupal sin generar conflictos entre los usarios.
- Se puede colectar la información directamente haciendo uso de los celulares.
- Se puede importar directamente la información a R con el paquete googlesheet4 (Bryan, 2020).
- Permite descargar en disversos formatos (pdf, xslx, csv, etc).
Google sheets: https://docs.google.com/spreadsheets/u/0/
3.2 Nombre del libro de campo
Iniciaremos con definir el nombre del libro de campo, ya que muchas veces aunque paresca sencillo colocar un nombres a un documento es un gran reto, y luego de transcurrido algun tiempo se nos dificulta encotrarlo. Para nombrar los libros de campos les sugiero usar la siguiente nomenclatura.
3.2.1 Nombre del lugar
Permite facilitar la identificacion del lugar donde se realizó el experimento o trabajo de investigación.
3.2.2 Fecha
En el formato internacional (YYYYMMDD), usualmente la fecha esta relacionada al inicio o establecimiento del experimento lo que nos ayudara a contar los dias despues del inicio de trabajo y una forma facil de filtrar si tenemos varios trabajos durante el mismo anho.
3.2.3 Breve descripción
Palabras claves o ayuda memoria para recordar el nombre del trabajo, puede ir entre paretesis y no muy extenso.
Ejemplo
Nombre de libro de campo:
RECIFE-2015-06-07 (J. Curcas - Imbibition time)
Interpretacion:
Experimento de tiempo de imibicion en Jatropha Curcas que se desarrollo en Junio de 2015 en la ciudad de Recife, Brasil.
Es muy común que al revisar la base de datos de algunos investigadores y estudiantes me encuentro con varios archivos con diferentes copias de los datos y distintos nombres para los archivos intermedios.
- datos
- datos_originales
- datos_V01
- datos_V02
- data_V01
- data_DDMMYY
- final_data
- ultima_data
- datos_sin_outliers
- y muchos otros xD…
Si estás trabajando con datos, debió haber en algun momento en el que tenías un archivo con un nombre único, pero ahora probablemente tiene varias copias del mismo archivo y es una práctica que debemos evitar.
3.3 Pestañas en el libro de campo
No es recomendable crear diversas hoja de calculo o diferentes archicos para un experimento, es mejor adicionar pestanhas al documento, de esta forma toda tú información estará en un solo documento, y será facil de manejar y compartir entre tus colaboradores.
Para el libro de campo (fieldbook) se sugiere que por lo menos esté constituido por 7 pestanhas ensenciales, las cuales pueden ser incrementadas de acuerdo a las necesidades de cada experimento (i.e. informacion metereologica, planilla de riego, análisis de suelo, etc).
A continuación se realizará una descripción de lo que debe contener cada una de las 7 pestanhas recomendadas.
3.3.1 Informacion (info)
Esta pestanha es clave y debe ser completada en su totalidad ya que esta información es valiosa al momento de redactar algun reporte o escribir un artículo, permitiendonos tener toda la información a la mano, asi como tambien contener los objetivos del trabajo lo que permitirá a a los demás colaboradores entender el trabajo.
Figure 3.1: Datos mínimos y obligatorios en el hoja de información (info) del libro de campo o fieldbook
3.3.2 Variables (var)
Esta pestanha es clave para entener el libro de campo y las abreviaciones que usemos, así como estandarizar el nombre de las variables y estandarizar la colecta de datos. Se realizará una lista de las variables a evaluar durante el experimento y se adicionará las abreviaturas del nombre de las variables las cuales iran como encabezados en la hoja del libro de campo (fb).
Figure 3.2: Ejemplo de como debe estructurarse la pestaña de las variables (var)
Todo trabajo que este relacionado con la descripción de algun cultivo se debe tener en cuenta el uso de los descriptores como patron para determinar los nombres de la variables. La pestaña de variables de contener como mínimo las siguientes columnas:
- Variables. Nombre completo de la variable.
- Abbreviation. Nomenclatura que se usará en el libro de colecta de datos, así evitar el uso del nombre completo.
- Unit/Class. Se debe especificar la unidad o tipo de la variable para entender la escala de medición. Se debe usar el Sistema Internacional de Medidas.
- Description. Especificar alguna información adicional de la variable o de donde se extrajo la metodología para le medición.
Esta es la estructura básica sugerida para hacer la pestanha de variables en un libro de campo y es importante para que los otros miembros del equipo puedan entender como fue tomadá la información.
3.3.3 Libro de campo (fb)
Pestanha que contendra el disenho o la base de datos de la información a colectar. Se puede introducir el tipo de diseño experimental (ie. DCA, DBCA, DCL) los cual puede ser generado con el paquete agricolae (de Mendiburu, 2020) en el software estadistico R (R Core Team, 2019).
3.3.4 Disenho de campo (fds)
Será utilizado en caso de existir una distribución espacial del trabajo de investigación o si se presenta algun disenho estadistico (ie. DCA, DBCA, DCL) lo que permitira guiarse durante las actividades de colecta de información como croquist del trabajo.
Se recomienda editar el diseño de campo en la misma hoja virtual y no introducirla como una imagen. Ya que dificultará su exportación para su uso como croquis en forma impresa.
3.3.5 Cronograma (crn)
Pestanha dedicada al planeamiento de la cronología de las actividades y evaluaciones para organizar las acciones durante el experimento (ie. uso de materiales, prestamos de equipos, disponibilidad de espacios, etc).
3.3.6 Diario (dry)
Es la bitácora del investigador, donde se informará de lo que va aconteciendo durante el desarrollo del experimento (lo bueno, lo malo y lo feo). Se sugiere registrar el día y el conteo en dias despues del inicio del experimento.
3.3.7 Presupuesto (bdg)
Muchos investigadores omiten esta parte durante la planificación de sus proyectos de investigación, si bien el trabajo puede llevarse acabo dentro de una institución de investigación que cubra todo los gasto y materiales, es recomendable tener una estimación de los costos ya que en el futuro podras planear tus trabajos con costos realistas y no quedarse sin fondos durante la ejecución del proyecto (problema usual con muchos investigadores).
3.4 Template :: libro de campo (Fieldbook)
Para poder acceder al modelo sugerido del libro de campo deben hacer una copia del documento para ustedes mismos. Con esto tendran acceso al documento y podran modificar de acuerdo a sus necesidades.
3.4.1 Cómo crear una copia de la plantilla?
- Ir a link: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Y6Wrwz5LyFh0nge8DyOhfLGmRu0N7rQKN9Vv7UoBQ60/edit#gid=661894213
- Ir a archivos
- Crear una copia
- Renombrar el archivo
Figure 3.3: Proceso de como crear una copia de la plantilla del libro de campo o fieldbook
4 Colecta y organización de datos
4.1 Exportar plantilla de evaluación
Para esta sección vamos a usar nuestra idea de investigación “Jatropha curcas imbibition time” y vamos a crear el diseño experimental haciendo uso del paquete agricolae (de Mendiburu, 2020) que tambien permité hacer el diseño experimental de diversos modelos estadisticos para experimentos de ciencias biológicas y agrícolas.
En base a nuestro plan experimental tenemos la siguiente información:
| Variables | Abbreviation | Units/Class | Description |
|---|---|---|---|
| Bar code | bar_code | Factor | Unique bar code identification for each EU |
| Plots identification | plots | Factor | Unique identification for each EU |
| Block | block | Factor | 4 repetitions |
| Imbibition time | imb | Factor | 13 imbibition time each 2 hours |
Note: * NA
Con la información de la tabla 4.1 diseñaremos nuesto libro de campo y la distribución del experimento en el área de trabajo.
library(tidyverse)
library(agricolae)
imb <- seq(from = 0, to = 24, by = 2)
rep <- 4
fbd <- design.rcbd(trt = imb,
r = rep,
seed = 20,
serie = 2)
fb <- fbd$book %>%
mutate(imbt = paste0(imb, "hrs")) %>%
mutate(block = recode(block,
"1" = "I",
"2" = "II",
"3" = "III",
"4" = "IV")) %>%
mutate(bar_code = paste("PE2015", plots, block, imb, sep = "_")) %>%
select(bar_code, everything())
fds <- zigzag(fbd)
fds <- matrix(fds[,1],byrow=TRUE,ncol=13) %>%
as.data.frame()
writexl::write_xlsx(x = fb, path = "files/fb.xlsx")El libro de campo para colecta de la información sera usado para las etiquetar las unidades experimentales y el libro de colecta de datos que nos permitirá la evaluación de los experimentos con nuestras tablets o teléfonos inteligentes.
La distribución de nuestro experimento en el campo o invernadero tendría el siguiente esquema.
4.2 Etiquetado de unidades experimentales
El etiquetado de las unidades experimentales es una actividad que muchas veces es deja de lado por el trabajo que genera. Piensalo 2 veces antes de dejar esta actividad para el final, un etiquetado adecuado, facilitara la evaluación y toma de datos en todas las instancias del proyecto. Además nos permitirá usar una tablet o telefono inteligente para colectar los datos de cada unidad experimental.
Herramientas necesarias para las etiquetas:
- Libro de campo o fieldbook en formato xlsx o csv.
- Web-App: Next Generation Label System Printer https://lpsng.rsj.de/
- Modelo base para las etiqueta (sugerencia) https://lpsng.rsj.de/jqedit.html#02a34156-6bbc-4dfd-e66a-7aaa5955c058
- Impresora o servicio de gigantografía para las etiquetas.
El libro de campo debe contener por lo menos las siguientes columnas:
- Un columna con códigos de identificación únicos, que nos permitan generar los codigos de barras para nuestras unidades experimentales.
- Columnas con los factores del experimento.
En el caso del ejemplo del libro de campo para tiempo de imbibición de semillas en Jatropha curcas la columna “bar_code” es la columna que conteniene los valores unicos para las etiquetas. Los códigos para las etiquetas siempe deben iniciar con un caracter (texto) y nunca con un número ya que generará error al momento de la lectura del codigo de barras. En este caso adicioné el texto “PE2015” para hacer referencia al lugar de ejecución del experimiento (Pernambuco) y año del experimento (2015), cabe mencionar que el separador entre columnas es "_" ya que de esta forma en caso de perder el libro de campo con el separador de texto de excel o gsheet nos permitirá reconstruir el libro de campo completo.
Evitar que el libro de campo contenga otros datos como el nombre de las variables ya que dificultará el desarrollo de las etiquetas y el libro colector de datos.
“Next Generation Label System Printer” es la mejor apliación web que encontré para generar etiquetas de forma fácil y eficiente, asi que les recomiendo pagar la suscripción cuando la necesiten. Para nuevos usuario los primero 15 días son gratis, asi que puedes probar la app.
Generalmente pago la sucripción al inicio de cada experimento, donde genero todas las etiquetas para mi experimentos y una vez generadas puedo imprimirlas cuando desee durante la ejecución del trabajo.
El diseño de las etiquetas esta basada en una configuración de impresion de 1x1 metro en gigantografía. El precio promedio de la gigantografía a full color en alta resolución por metro cuadrado es de 4 a 6 dolares. La resolución de la impresion es muy importante ya que permitirá que codigo de barra pueda ser leido adecudamente.
Figure 4.1: Configuración de modelo base para las etiqueta
Figure 4.2: Suscription recomendada para la creación de las etiquetas
4.2.1 Video :: etiquetas
4.2.2 Ejemplo :: etiquetas
4.3 Libro de colecta de datos
Diseño de libro de colecta de datos o libro de campo fisico, es el documento que me servirá de soporte para las evaluaciones de los trabajos de investigación así como contener toda la información impresa del experimento en caso de no tener acceso a la internet o no contar con una dispositivo inteligente permitiendonos colectar la información sin ningun inconveniente.
Herramientas necesarias para el libro de campo:
- Libro de campo o fieldbook en formato xlsx o csv.
- Web-App: Next Generation Label System Printer https://lpsng.rsj.de/.
- Modelo base para las el libro de campo (sugerencia) https://lpsng.rsj.de/jqedit.html#ac64b019-6040-441a-ae5d-9bbfc9856b36
- Impresora normal.
Cuál es la información mínima que debe contener mi libro de campo?
- Diseño de libro de campo con los códigos de barras.
- Diseño experimental o croquis del experimento.
- Lista de las variables que se evaluará en el trabajo.
Toda esta información debe ser impresa y anillada en un solo documento. Se puede incluir al libro de campo otros datos o información relevante de acuerdo a los requerimientos del trabajo de investigación.
Las columnas para la colecta de datos usadas el diseño del libro de campo esta introducida como imagen, y pueden ver el diseño en el link.
Figure 4.3: Imagen insertada en el libro de colecta de datos para la toma de información experimental
4.3.1 Video :: libro de colecta de datos
4.3.2 Ejemplo :: libro de colecta de datos
4.4 Evaluación de experimentos
Independientemente del tipo de diseño que hayas elegido el cual será utilizado para analizar los datos colectados. La informacion debe ser tomada e inserida al libro de campo para cada unidad experimental.
Los materiales necesarios para evaluar los experimentos con nuestos dispositivos inteligentes son los siguientes:
- Libro de colecta de datos.
- Libro de colecta de datos impreso.
- Tablet o celular.
- ScanPet app https://play.google.com/store/apps/details?id=com.maiko.xscanpet&hl=es-419
Para la evaluación de los experimentos se recomienda que las variables en el libro de colecta de datos tengan la siguiente estructura separado por sub guiones "_":
- Abreviación del nombre de la variable (3 a 4 letras).
- Dias despues de la siembra de la evaluación (DDS).
- Número de la sub muestra que se van evaluar.
| Nombre de la variable | Abreviación | DDS | Muestras | Nombre columnas |
|---|---|---|---|---|
| Seed Coat Hardness | sch | 0 | 3 | sch_0_1, sch_0_2, sch_0_3 |
| Electrical conductivity | elc | 0 | 1 | elc_0_1 |
Note: * NA
Figure 4.4: Nombre de las variables de evaluación en el libro de colecta de datos. Donde: sch: Seed Coat Hardness, hpt: Hydrogen potential, elc: Electrical conductivity, tct: Tetrazolium Chloride Test
4.4.1 Video :: configuracion de ScanPet app
4.4.2 Video :: evaluación de experimentos
4.5 Plex :: libro de campo
Libro de campo con datos reales de un experimento conteniendo toda la información que se explicó hasta el momento, desde la concepción de la idea, planificación y colecta de datos.
20150607PE (J. Curcas - Imbibition time) https://docs.google.com/spreadsheets/d/1gue-wSQcEu4nJigVZdUWsTfIIzhtxpDRdWAQiEHgKak/edit#gid=1981295232
La información de este experimento dió como resultado la publicación: “Germination behavior of Jatropha curcas L. after different imbibition times” en la revista Peruvian Journal of Agronomy (Lozano-Isla et al., 2017).
5 Redacción de documentos científicos
6 References
Bryan, J. (2020). Googlesheets4: Access google sheets using the sheets api v4. https://github.com/tidyverse/googlesheets4
de Mendiburu, F. (2020). Agricolae: Statistical procedures for agricultural research. https://CRAN.R-project.org/package=agricolae
Kamoun, S. (2013). GOHREP - How to plan and manage a research project. https://kamounlab.dreamhosters.com/pdfs/GOHREP.pdf
Lozano-Isla, F., Miranda, P., & Pompelli, M. F. (2017). Germination behavior of Jatropha curcas L. After different imbibition times. Peruvian Journal of Agronomy, 1(1), 32–38. https://doi.org/10.21704/pja.v1i1.1065
R Core Team. (2019). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/